臨界微脈沖設備故障中的數智化應用

1.行業痛點剖析

1.1故障復雜性

在微脈沖設備運行過程中，常會遇到難以診斷的復雜故障。例如，煤種中含硫情況的變化會引起設備電暈放電臨界區位置的偏移，需對電壓做小幅度（一般為3至5千伏）的微調。由于煤種成分和運行工況差異性較大，對電壓控制的精細化提出了更高要求，極大增加了設備運行的復雜性和調試難度。此外，IGBT（絕緣柵雙極型晶體管）失效也是一種常見故障。非正弦電流可能導致器件過熱，從而引發熱擊穿甚至永久性損壞。

1.2傳統運維困局

傳統運維方式主要依賴經驗豐富的專家現場勘查，由于每臺設備在實際運行中的臨界區表現差異明顯，需做個性化調參，故障排查耗時耗力。在臨界區控制需微調的情況下，常規方法難以快速定位問題根源，且對專業知識要求極高。若缺乏數據支撐與智能分析，專家難以及時做出準確判斷，極易錯過設備恢復的最佳窗口期，導致停機時間延長和運行損耗加劇。

2.數智化故障診斷系統架構

安全傳輸。數據感知層通過高精度傳感器對電壓、電流、IGBT溫度等核心參數進行實時監測，并利用工業物聯網網關與設備進行穩定連接。為保證數據的安全性與完整性，系統采用MQTT通信協議和SSL加密技術，確保在高干擾環境下數據傳輸無誤。與此同時，數據感知層具備初步的數據篩選能力，可自動剔除冗余和無關數據，僅保留對故障分析有價值的信息上傳至上層處理模塊[。

為應對微脈沖設備在復雜工況下的運行難題，本文提出一種三層閉環的數智化故障診斷系統架構。該系統分為以下三大核心層級（圖1）：

智能分析層：智能分析層是系統的大腦，主要職責是對采集到的設備運行數據進行深入處理、異常識別和故障判斷。智能分析層集成機器學習、深度學習及規則引擎技術，對如電壓偏移、微脈沖寬度變化、占空比異常等運行指標開展智能分析。同時構建故障知識圖譜，將電流波形、溫升特征、煤種成分等多維數據進行融合建模，實現對復雜故障的多因素交叉判斷。例如，在IGBT溫度異常升高時，系統可自動匹配歷史相似故障特征，從而迅速定位問題根因。通過持續學習與模型迭代，智能分析層可不斷優化診斷邏輯，提升診斷準確率，為設備穩定運行提供決策依據。

數據感知層：數據感知層是故障診斷系統的基礎，主要負責設備運行數據的高效采集與應用層：應用層是用戶與系統交互的窗口，負責將智能分析結果進行可視化展示，并提供遠程管理與協同診斷功能。主要包括三大模塊：遠程監控看板、專家診斷接口與數據共享平臺。遠程監控看板實時展示設備運行狀態、能效趨勢、火花頻次和預警信息；專家診斷接口支持遠程查看設備歷史數據、進行異常標注并輸出診斷結論；數據共享平臺實現診斷知識的集中管理與持續更新。應用層不僅提升了運維工作的直觀性與響應速度，也支持多地專家協同診斷，大幅減少現場干預頻次，是系統可落地、高效運轉的關鍵支撐環節。

3.數智化關鍵技術

3.1故障遠程協同診斷

當設備出現異常時，系統會自動捕捉故障前后關鍵時段（如5分鐘）的運行數據，包括電流波形、電壓變化、溫度曲線等，并立即推送至專家平臺。專家可遠程查看數據，利用智能標注工具標識異常特征并生成診斷意見。診斷結果反向反饋至系統知識圖譜，持續優化算法模型與判斷路徑，形成自學習閉環機制。該技術有效降低了對現場人力的依賴，縮短了診斷周期，提升了設備問題的發現速度和處理能力，尤其適用于設備分布廣、故障定位復雜的工業場景。

3.2數據安全共享機制

系統通過引入聯邦學習與動態脫敏技術，構建起多節點協作且安全的共享機制。聯邦學習允許各設備本地訓練模型，僅上傳模型參數，無需傳輸原始數據，從根本上避免數據泄露。動態脫敏則對敏感參數進行編碼處理，保留數據特征同時屏蔽商業機密。此機制打破了“數據孤島”局限，促進不同電廠之間的協同分析與知識共享。在不涉及隱私的前提下，提升了整體智能診斷系統的數據廣度與魯棒性，為建立跨企業協同的智能故障平臺奠定基礎。

3.3專家協同平臺設計

專家協同平臺是支撐遠程高效診斷的核心工具，整合了“黑匣子”數據回溯、智能標注與自動報告生成等功能。系統可在設備故障發生時自動記錄全流程多維數據，包括波形、運行日志和關鍵事件，確保專家獲取完整的背景信息[2。專家可在線標注頻率突變、波動異常等信號特征，并據此自動生成診斷報告與維修建議。平臺支持多位專家協同分析、異地會診，極大提升了響應能力與決策質量。通過與知識庫互聯，平臺實現了知識沉淀與快速復用，構建起智能化、標準化的遠程故障處理機制。

4.工業驗證與效益分析

4.1多場景診斷效能

在多個實際運用的場景里面，數智化故障診斷系統體現了明顯的效能增長成效，表1展示了該系統在不同故障類型下的診斷準確率和時效提升幅度。

跟傳統方法相對比，數智化故障診斷系統的故障診斷準確率大幅提升，且在時效性維度上，故障響應時間有了大幅縮短。該系統具備有效識別及處理復雜故障情形的能力，極大提高了設備運行的穩定性與運維工作的效率。

4.2典型應用案例

4.2.1場景描述

在某臺1000MW火電機組的除塵系統中，設備除塵效率突然下降了12個百分點。傳統報警系統僅反饋“臨界區越界”信息，未能提供具體的故障根因或定位建議，導致運維人員無法迅速應對，設備停機時間被迫延長，進一步影響鍋爐運行的穩定性并增加燃料消耗。為快速恢復設備運行，減少非計劃停機時間與經濟損失，該電廠引入了數智化故障診斷系統，借助智能分析與遠程協作機制，實現了精準定位與快速修復故障。

4.2.2診斷過程

數智化故障診斷系統通過邊緣計算節點，檢測到電流微分值異常，初步判定設備存在運行隱患。隨后該系統調用知識圖譜，結合煤種識別模型判斷當前煤灰含量高達 38.2% ，屬于高灰煤運行工況。基于聯邦學習模型進一步分析，識別出故障原因為“極板積灰”和“參數設定不匹配”。同時，遠程專家通過平臺調閱相關波形與數據后確認：振打裝置存在機械故障。借助該系統的多層次診斷能力，快速定位了問題根因并提供有針對性的處理建議，避免了人工逐項排查所帶來的效率損耗。

4.2.3處理措施

依據數智化故障診斷系統分析結果，實施了兩項關鍵處置策略。首先，該系統載入高灰煤運行模板，調整設備運行參數，將電壓上調7% ，以適應高灰煤對電場要求的變化；其次，對振打系統進行故障檢修，排除機械異常。兩項措施協同作用，使設備運行狀態迅速恢復，除塵效率明顯回升，確保了電除塵裝置的穩定與高效運行。此次處理過程充分體現了數智化故障診斷系統對復雜工況的適應能力與應對故障的精準性。

4.2.4經濟收益

通過部署數智化故障診斷系統，故障在12小時內完成閉環修復，除塵效率恢復至99.91%_0.0 據估算，本次干預避免了約218萬元因非計劃停機導致的直接經濟損失[3]。相較于傳統依賴專家經驗和人工巡檢的方式，數智化故障診斷系統不僅大幅縮短了故障定位與處理時間，還通過準確判斷減少了不必要的零部件更換和過度維修，降低了運維成本。

5.結束語

本文構建了基于知識圖譜的臨界微脈沖設備數智化故障診斷系統，解決了診斷效率較低響應慢等問題。實踐證明，該系統具備良好的適應性與推廣價值，為設備智能運維提供了有效支撐。能

參考文獻：

[1]張建榮、張偉、趙挺生、苗雨。流程生產安全數智化監測系統傳感器故障診斷研究[J].中國安全生產科學技術，2024，20（4）：34-41

[2]巴寧。電氣一次設備狀態監測與故障診斷方法研究[J].中國設備工程，2025（9）：130-132

[3]張保健。基于直流脈沖高壓的電力設備局部放電檢測與診斷方法研究[J].電氣技術與經濟，2024（7）：361-363作者單位：大唐陜西發電有限公司西安熱電廠